import tensorflow as tf

def AlexNet():
    return tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(227, 227, 3)),
        # 这里使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。
        # 同时，步幅为4，以减少输出的高度和宽度。
        # 另外，输出通道的数目远大于LeNet
        tf.keras.layers.Conv2D(filters=96, kernel_size=11, strides=4, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.nn.local_response_normalization(x, depth_radius=5, bias=2, alpha=1e-4, beta=0.75)),
        tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2),
        # 减小卷积窗口，使用填充为2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数
        tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=5, padding='same', activation='relu'),
        tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.nn.local_response_normalization(x, depth_radius=5, bias=2, alpha=1e-4, beta=0.75)),
        tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2),
        # 使用三个连续的卷积层和较小的卷积窗口。
        # 除了最后的卷积层，输出通道的数量进一步增加。
        # 在前两个卷积层之后，汇聚层不用于减少输入的高度和宽度
        tf.keras.layers.Conv2D(filters=384, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),
        tf.keras.layers.Conv2D(filters=384, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),
        tf.keras.layers.Conv2D(filters=256, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        # 这里，全连接层的输出数量是LeNet中的好几倍。使用dropout层来减轻过拟合
        tf.keras.layers.Dense(4096, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.5),
        tf.keras.layers.Dense(4096, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dropout(0.5),
        # 最后是输出层。由于这里使用Fashion-MNIST，所以用类别数为10，而非论文中的1000
        tf.keras.layers.Dense(10)
    ])

if __name__ == "__main__":
    # 创建LeNet-5模型实例
    model = AlexNet()

    # 打印模型结构
    model.summary()
